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基于模型水印的联邦学习后门攻击防御方法

计算机学报 2024年第3期47卷 662-676页

作者：郭晶晶刘玖樽马勇刘志全熊宇鹏苗可李佳星马建峰西安电子科技大学网络与信息安全学院西安710071 江西师范大学计算机科学技术学院南昌330022 暨南大学网络空间安全学院广州510632

联邦学习作为一种隐私保护的分布式机器学习方法,容易遭受参与方的投毒攻击,其中后门投毒攻击的高隐蔽性使得对其进行防御的难度更大.现有的多数针对后门投毒攻击的防御方案对服务器或者恶意参与方数量有着严格约束(服务器需拥有干净的... 详细信息

联邦学习作为一种隐私保护的分布式机器学习方法,容易遭受参与方的投毒攻击,其中后门投毒攻击的高隐蔽性使得对其进行防御的难度更大.现有的多数针对后门投毒攻击的防御方案对服务器或者恶意参与方数量有着严格约束(服务器需拥有干净的根数据集,恶意参与方比例小于50%,投毒攻击不能在学习初期发起等).在约束条件无法满足时,这些方案的效果往往会大打折扣.针对这一问题,本文提出了一种基于模型水印的联邦学习后门攻击防御方法.在该方法中,服务器预先在初始全局模型中嵌入水印,在后续学习过程中,通过验证该水印是否在参与方生成的本地模型中被破坏来实现恶意参与方的检测.在模型聚合阶段,恶意参与方的本地模型将被丢弃,从而提高全局模型的鲁棒性.为了验证该方案的有效性,本文进行了一系列的仿真实验.实验结果表明该方案可以在恶意参与方比例不受限制、参与方数据分布不受限制、参与方发动攻击时间不受限制的联邦学习场景中有效检测恶意参与方发起的后门投毒攻击.同时,该方案的恶意参与方检测效率相比于现有的投毒攻击防御方法提高了45%以上.

关键词：联邦学习投毒攻击后门攻击异常检测模型水印

基于双向图注意力网络的潜在热点话题谣言检测

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计算机科学 2024年

作者：李劭蒋方婷杨鑫岩梁刚四川大学网络空间安全学院

现有社交网络谣言检测方法大多将社交网络中的单个帖子视为检测目标，存在因数据量不足而导致的检测冷启动问题，影响检测性能。其次，现有方法没有对海量社交网络信息中与检测无关的信息进行过滤，导致检测时延较长，性能较差。另外在... 详细信息

现有社交网络谣言检测方法大多将社交网络中的单个帖子视为检测目标，存在因数据量不足而导致的检测冷启动问题，影响检测性能。其次，现有方法没有对海量社交网络信息中与检测无关的信息进行过滤，导致检测时延较长，性能较差。另外在分析谣言的传播特征时，现有方法大多侧重于谣言传播过程中的静态特征，难以充分利用节点间的动态关系对复杂的传播过程进行表证，导致性能提升存在瓶颈。针对以上问题，本文提出了一种基于潜在热点话题和图注意力神经网络的谣言检测方法，该方法采用神经主题模型和潜在热点话题发现模型进行话题级别的谣言检测以克服冷启动问题，并设计了一个基于双向图注意力神经网络的检测模型TPC-BiGAT，分析谣言话题传播过程中的动态特征以进行谣言真实性检测。在三个公开数据集上进行的多次实验证明，该方法在准确率上较现有方法取得了3%-5%的显著提升，验证了本文方法的有效性。

关键词：谣言检测社交网络潜在热点话题图神经网络主题聚类

格上无非交互式零知识证明的两轮三方PAKE协议

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计算机应用 2024年第3期44卷 805-810页

作者：尹新媛郑小建熊金波福建师范大学计算机与网络空间安全学院福州350117

针对现有基于格的三方口令认证密钥交换(PAKE)协议通信轮次较多、执行效率较低等问题,提出一种格上无非交互式零知识证明的两轮三方PAKE协议。首先,利用非适应性近似平滑投影哈希函数实现密钥交换,在不使用非交互式零知识(NIZK)证明的... 详细信息

针对现有基于格的三方口令认证密钥交换(PAKE)协议通信轮次较多、执行效率较低等问题,提出一种格上无非交互式零知识证明的两轮三方PAKE协议。首先,利用非适应性近似平滑投影哈希函数实现密钥交换,在不使用非交互式零知识(NIZK)证明的前提下,降低协议的通信轮数;其次,利用哈希值和投影哈希值构造会话密钥,不需要使用随机预言机,避免了随机预言机导致的潜在口令猜测攻击。在标准模型下给出所提协议的形式化安全证明。仿真结果表明,与基于格的三方PAKE协议相比,所提协议的执行时间在客户端缩短了89.2%~98.6%,在服务器端缩短了19.0%~91.6%。验证了所提协议能够抵抗量子攻击,具有较高的执行效率,同时减少了协议通信轮数。

关键词：格三方密钥交换口令认证密钥交换非交互式零知识可证明安全

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神经网络模型轻量化方法综述

计算机科学 2024年第S1期51卷 11-21页

作者：高杨曹仰杰段鹏松郑州大学网络空间安全学院郑州450000

近年来,神经网络模型凭借着较强的特征提取能力在各行各业的应用越来越广泛,并取得了不错的效果。然而,随着数据量的不断增大以及人们对高准确率的不断追求,神经网络模型的参数规模急剧增大,网络复杂度不断提高,导致计算、存储等资源开... 详细信息

近年来,神经网络模型凭借着较强的特征提取能力在各行各业的应用越来越广泛,并取得了不错的效果。然而,随着数据量的不断增大以及人们对高准确率的不断追求,神经网络模型的参数规模急剧增大,网络复杂度不断提高,导致计算、存储等资源开销不断扩大,使其在资源受限场景下的部署面临极大挑战。因此,如何在不影响模型性能的前提下实现模型轻量化,进而降低模型训练和部署的成本成为当前的研究热点之一。为此,文中从复杂模型压缩以及轻量化模型设计两方面入手,对当前典型的模型轻量化方法进行总结和分析,以期厘清模型压缩技术的发展脉络。其中,复杂模型压缩技术从模型剪枝、模型量化、低秩分解、知识蒸馏及混合方式5方面进行归纳,而轻量化模型设计则从空间卷积设计、移位卷积设计和NAS架构搜索3方面进行梳理。

关键词：神经网络模型压缩模型剪枝模型量化模型轻量化

基于双域交互Transformer的磁共振图像重建

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四川大学学报（自然科学版） 2024年第3期61卷 113-124页

作者：李博文王志文冉茂松杨子元张意四川大学计算机学院成都610065 四川大学网络空间安全学院成都610065

对k空间数据部分采样是加速磁共振成像的主要方法.从欠采样的数据中重建出高质量的磁共振图像,在临床诊断和研究分析中有着重要的应用价值.近年来,基于深度学习的方法在磁共振重建领域取得了一些进展,然而单独面向图像域或频域的网络不... 详细信息

对k空间数据部分采样是加速磁共振成像的主要方法.从欠采样的数据中重建出高质量的磁共振图像,在临床诊断和研究分析中有着重要的应用价值.近年来,基于深度学习的方法在磁共振重建领域取得了一些进展,然而单独面向图像域或频域的网络不能同时利用双域特征共同提升重建质量.另外,虽然已有一些双域重建方法模型,但是缺乏双域数据交互融合限制了重建性能.针对以上问题,本文提出了一种基于双域交互Transformer的磁共振图像重建网络模型,使用Transformer提取双域特征,并利用交互注意力引导双域特征融合,实现了双域特征的高效提取和交互.具体地,首先,由于频域数据每个点都对应着图像域的所有像素点,因此在k空间使用1×1的卷积提取全局特征,同时使用基于窗口的Transformer将注意力的计算限制在了窗口中,减小了计算负担,并且可以有效地对图像域特征进行表示.其次,提出了基于交互注意力的Transformer融合模块引导双域特征融合,通过挖掘双域特征的相关性,实现跨域信息融合.实验证明,在公开的数据集上,本方法相较于其他基线重建方法均能取得更为优异的重建效果.同时,消融实验证明了本文所提出的网络模块的有效性.

关键词：磁共振重建卷积神经网络 Transformer 双域

一种Deoxys-BC算法的中间相遇攻击方法

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计算机科学 2024年第2期51卷 378-386页

作者：李征李曼曼陈少真信息工程大学网络空间安全学院郑州450001

Deoxys-BC密码算法是在2014年亚密会上发布的一种轻量级可调分组密码算法,该算法的设计采用SPN结构和TWEAK框架。通过研究Deoxys-BC密码算法的内部特征与密钥扩展的特点,利用控制调柄差分的方法,并结合差分枚举技术和轮密钥调柄差分叠... 详细信息

Deoxys-BC密码算法是在2014年亚密会上发布的一种轻量级可调分组密码算法,该算法的设计采用SPN结构和TWEAK框架。通过研究Deoxys-BC密码算法的内部特征与密钥扩展的特点,利用控制调柄差分的方法,并结合差分枚举技术和轮密钥调柄差分叠加消除特性,构造6轮Deoxys-BC-256和7轮Deoxys-BC-384的中间相遇区分器。利用此区分器,通过减少猜测的字节量,来达到降低复杂度的效果,改进了9轮Deoxys-BC-256和11轮Deoxys-BC-384中间相遇攻击的结果。相比Deoxys-BC系列密码算法现有的中间相遇攻击结果,该攻击的时间复杂度和存储复杂度均大幅下降。

关键词：分组密码 Deoxys-BC SPN结构中间相遇攻击差分枚举

面向物联网边缘的轻量化DDoS攻击检测方法

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小型微型计算机系统 2024年

作者：唐亚东程光赵玉宇东南大学网络空间安全学院东南大学网络空间国际治理研究基地

物联网(Internet of Things， IoT)技术的发展给工业界和日常生活带来便利的同时，海量易受到各种攻击和破坏的IoT设备也降低了分布式拒绝服务(Distributed Denial of Service， DDoS)攻击发起的成本，使被攻击方无法响应正常用户访问... 详细信息

物联网(Internet of Things， IoT)技术的发展给工业界和日常生活带来便利的同时，海量易受到各种攻击和破坏的IoT设备也降低了分布式拒绝服务(Distributed Denial of Service， DDoS)攻击发起的成本，使被攻击方无法响应正常用户访问。为了在物联网边缘中快速、准确地完成DDoS攻击检测，弥补现有方法资源开销大、不精确的缺陷，本文提出了一种基于轻量化卷积神经网络(Lightweight Convolutional Neural Networks， LCNN)的DDoS检测方法。面向物联网流量特性，方法首先提取包级特征和经冗余分析筛选得到的流级特征。之后设计了低参数和运算量的卷积神经网络LCNN，最后基于变维后的特征，快速检测定位攻击。实验结果表明，方法检测准确率达99.4%。同时LCNN在FPGA中能够以较少的资源消耗，保证在1ms时间内完成对一条流的推理判断。

关键词：物联网边缘可编程交换机轻量化卷积神经网络特征选择 DDoS检测

基于TCP时频域特征的低速率拒绝服务攻击检测方法

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四川大学学报（自然科学版） 2024年第3期61卷 172-181页

作者：王家豪方智阳王俊峰四川大学计算机学院成都610065 四川大学网络空间安全学院成都610065

低速率拒绝服务(LDoS)攻击是DoS攻击的特殊变体,其可以利用TCP协议中的自适应机制来降低客户端和服务器的连接质量.由于攻击速率低且隐蔽,使用传统的DoS防御机制不能有效识别LDoS.本文提出了一种基于TCP流量的时频域特征和改进Stacking... 详细信息

低速率拒绝服务(LDoS)攻击是DoS攻击的特殊变体,其可以利用TCP协议中的自适应机制来降低客户端和服务器的连接质量.由于攻击速率低且隐蔽,使用传统的DoS防御机制不能有效识别LDoS.本文提出了一种基于TCP流量的时频域特征和改进Stacking算法的LDoS攻击检测方法(TF-Stacking),分析了正常流量和包含LDoS攻击的流量在时域和频域上表现出的差异,构建网络流量特征集,用于流量数据的特征计算,以从网络流量数据中提取最有用的信息,减少网络数据规模.同时,改进Stacking算法来缓解元模型样本权重的不平衡问题,用于流量分类.本文在NS3仿真平台上进行了实验来评估TF-Stacking方法的性能,实验结果表明,TF-Stacking检测准确率达到了98.07%,且仅有1.55%的漏报率,可以有效检测LDoS攻击.

关键词：统计特征集成学习 Stacking 攻击检测

SGPot:一种基于强化学习的智能电网蜜罐框架

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计算机科学 2024年第2期51卷 359-370页

作者：王毓贞宗国笑魏强信息工程大学网络空间安全学院郑州450001

随着工业4.0的快速推进,与之互联的电力数据采集与监视控制(Supervisory Control and Data Acquisition,SCADA)系统逐渐趋于信息化和智能化。由于这些系统本身具有脆弱性以及受到攻击和防御能力的不对等性,使得系统存在各种安全隐患。... 详细信息

随着工业4.0的快速推进,与之互联的电力数据采集与监视控制(Supervisory Control and Data Acquisition,SCADA)系统逐渐趋于信息化和智能化。由于这些系统本身具有脆弱性以及受到攻击和防御能力的不对等性,使得系统存在各种安全隐患。近年来,针对电力攻击事件频发,亟需提出针对智能电网的攻击缓解方法。蜜罐作为一种高效的欺骗防御方法,能够有效地收集智能电网中的攻击行为。针对现有的智能电网蜜罐中存在的交互深度不足、物理工业过程仿真缺失、扩展性差的问题,设计并实现了一种基于强化学习的智能电网蜜罐框架——SGPot,它能够基于电力行业真实设备中的系统不变量模拟智能变电站控制端,通过电力业务流程的仿真来提升蜜罐欺骗性,诱使攻击者与蜜罐深度交互。为了评估蜜罐框架的性能,搭建了小型智能变电站实验验证环境,同时将SGPot和现有的GridPot以及SHaPe蜜罐同时部署在公网环境中,收集了30天的交互数据。实验结果表明,SGPot收集到的请求数据比GridPot多20%,比SHaPe多75%。SGPot能够诱骗攻击者与蜜罐进行更深度的交互,获取到的交互会话长度大于6的会话数量多于GridPot和SHaPe。

关键词：智能电网强化学习智能交互主动防御蜜罐